(57)【要約】      （修正有）【課題】エンジンシリンダなどの被検査円筒物体の内面に加工油や洗浄液が付着していたりしても、高速で、鋳巣、傷、汚れ等の欠陥を検査できるようにした欠陥検査装置及びその方法。【解決手段】被検査円筒物体１の内面に残っている残留液を洗浄する洗浄部３と、洗浄部で洗浄した被検査円筒物体の内面の２次元画像を検出する光学系４と、光学系で検出された２次元画像を基づいて鋳巣欠陥、加工穴の輪郭近傍欠陥、加工傷欠陥、汚れ欠陥等の情報を取得する画像処理部８と、画像処理部で取得された欠陥の情報を出力する出力部とを備えた。【選択図】図１
2005121450.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査円筒物体の内面に残っている残留液を洗浄する洗浄部と、該洗浄部で洗浄した被検査円筒物体の内面の２次元画像を検出する光学系と、該光学系で検出された２次元画像に基づいて欠陥の情報を取得する画像処理部と、該画像処理部で取得された前記欠陥の情報を出力する出力部とを備えたことを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項２】
前記洗浄部は、前記被検査円筒物体の内面に残っている残留液に対して流体を噴射して洗浄するように構成したことを特徴とする請求項１記載の欠陥検査装置。
【請求項３】
前記洗浄部は、前記被検査円筒物体の内面に残っている残留液を拭き取るまたは吸い取ることによって洗浄するように構成したことを特徴とする請求項１記載の欠陥検査装置。
【請求項４】
内面に穴の加工が施された被検査円筒物体の内面の２次元画像を検出する光学系と、該光学系で検出された２次元画像に対して抽出又は設定された前記加工穴の輪郭近傍の画像に基づいて加工穴の輪郭近傍に生じた欠陥の情報を取得する画像処理部と、該画像処理部で取得された前記欠陥の情報を出力する出力部とを備えたことを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項５】
被検査円筒物体の内面の２次元画像を検出する光学系と、該光学系で検出された２次元画像に対して複数の領域に分割し、該分割された領域毎の明るさのバラツキを基づいて加工傷欠陥の情報を取得する画像処理部と、該画像処理部で取得された前記加工傷欠陥の情報を出力する出力部とを備えたことを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項６】
内面に穴の加工が施された被検査円筒物体の内面の２次元画像を検出する光学系と、該光学系で検出された２次元画像に基づいて鋳巣欠陥、加工穴の近傍欠陥及び加工傷欠陥に分類して各欠陥の情報を取得する画像処理部と、該画像処理部で取得された前記各欠陥の情報を出力する出力部とを備えたことを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項７】
前記光学系は、
前記被検査円筒物体の内面における軸心方向を向いた線状の領域に照明する照明光学系と、前記線状の領域からの反射光像を前記線状の領域の法線方向に対して所望の検出角度傾斜した方向から検出するように前記線状の領域からの反射光像を反射させて前記軸心方向に向ける反射光学要素と該反射光学要素で反射されて軸心方向に向けた前記線状の領域からの反射光像を線状に結像させる結像光学要素と該結像光学要素で結像された線状の反射光像を受光して画像信号を出力するリニアイメージセンサとからなる検出光学系とを取付けた支持部材を設け、該支持部材を前記被検査円筒物体の内面における軸心を中心にして回転させることによって前記リニアイメージセンサから前記被検円筒物体の内面における２次元画像信号を検出するように構成したことを特徴とする請求項１又は４又は５又は６記載の欠陥検査装置。
【請求項８】
前記光学系において、更に、ＸＹＺステージと、該ＸＹＺステージ上に設けられて前記支持部材を回転させるための回転ステージと、該回転ステージと前記支持部材との間に設けられ、前記支持部材を前記回転ステージに対してＸＹ方向に微動させるためのＸＹ微動ステージとを備えたことを特徴とする請求項７記載の欠陥検査装置。
【請求項９】
前記画像処理部において、前記光学系から検出された２次元画像信号を２次元デジタル画像信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、該Ａ／Ｄ変換器から得られる２次元デジタル画像信号に対してシェーディング補正を行い、さらに背景ノイズを除去する前処理部とを有することを特徴とする請求項１又は４又は５又は６記載の欠陥検査装置。
【請求項１０】
前記前処理部において、前記背景ノイズとしてのクロスハッチの網目状ノイズをマスク処理で除去するように構成したことを特徴とする請求項９記載の欠陥検査装置。
【請求項１１】
前記画像処理部において、更に、前記前処理部から得られる２次元デジタル画像信号に基いて欠陥候補を抽出し、該抽出された欠陥候補の特徴量を算出し、該算出された特徴量に基いて判定して欠陥の情報を取得する欠陥抽出処理部を有することを特徴とする請求項９記載の欠陥検査装置。
【請求項１２】
前記出力部において、前記画像処理部から取得される欠陥の情報としての被検査円筒物体の欠陥マップを表示する表示装置を有することを特徴とする請求項１又は４又は５又は６記載の欠陥検査装置。
【請求項１３】
前記出力部において、前記画像処理部から取得される欠陥の情報としての被検査円筒物体の投影図、斜視図、展開図、３次元立体図、平面図のいずれか１つ以上の表示画面と、欠陥の大きさ、種類、形状、座標のいずれか１つ以上とを表示する表示装置を有することを特徴とする請求項１又は４又は５又は６記載の欠陥検査装置。
【請求項１４】
被検査円筒物体の内面に残っている残留液を洗浄する洗浄工程と、
該洗浄工程で洗浄した被検査円筒物体の内面の２次元画像を光学系で検出する検出過程と、該検出過程で検出された２次元画像を基づいて欠陥の情報を取得する画像処理過程と、該画像処理過程で取得された前記欠陥の情報を出力する出力過程とを有する欠陥検査工程とを有することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項１５】
内面に穴の加工が施された被検査円筒物体の内面の２次元画像を光学系で検出する検出過程と、該検出過程で検出された２次元画像に対して抽出又は設定された前記加工穴の輪郭近傍の画像に基づいて加工穴の輪郭近傍に生じた欠陥の情報を取得する画像処理過程と、該画像処理過程で取得された前記欠陥の情報を出力する出力過程とを有する欠陥検査工程を有することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項１６】
被検査円筒物体の内面の２次元画像を光学系で検出する検出過程と、該検出過程で検出された２次元画像に対して複数の領域に分割し、該分割された領域毎の明るさのバラツキを基づいて加工傷欠陥の情報を取得する画像処理過程と、該画像処理過程で取得された前記加工傷欠陥の情報を出力する出力過程とを有する欠陥検査工程を有することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項１７】
内面に穴の加工が施された被検査円筒物体の内面の２次元画像を光学系で検出する検出過程と、該検出過程で検出された２次元画像に基づいて鋳巣欠陥、加工穴の近傍欠陥及び加工傷欠陥に分類して各欠陥の情報を取得する画像処理過程と、該画像処理過程で取得された前記各欠陥の情報を出力する出力過程とを有する欠陥検査工程を有することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項１８】
前記欠陥検出工程の検出過程における光学系は、
前記被検査円筒物体の内面における軸心方向を向いた線状の領域に照明する照明光学系と、前記線状の領域からの反射光像を前記線状の領域の法線方向に対して所望の検出角度傾斜した方向から検出するように前記線状の領域からの反射光像を反射させて前記軸心方向に向ける反射光学要素と該反射光学要素で反射されて軸心方向に向けた前記線状の領域からの反射光像を線状に結像させる結像光学要素と該結像光学要素で結像された線状の反射光像を受光して画像信号を出力するリニアイメージセンサとからなる検出光学系とを取付けた支持部材を設け、該支持部材を前記被検査円筒物体の内面における軸心を中心にして回転させることによって前記リニアイメージセンサから前記被検円筒物体の内面における２次元画像信号を検出するように構成したことを特徴とする請求項１４乃至１７のいずれか一つに記載の欠陥検査方法。
【請求項１９】
前記欠陥検査工程の画像処理過程において、前記検出過程から検出された２次元画像信号を２次元デジタル画像信号に変換するＡ／Ｄ変換過程と、該Ａ／Ｄ変換過程で変換された２次元デジタル画像信号に対してシェーディング補正を行い、さらに背景ノイズを除去する前処理過程とを含むことを特徴とする請求項１４乃至１７のいずれか一つに記載の欠陥検査方法。
【請求項２０】
前記前処理過程において、前記背景ノイズとしてのクロスハッチの網目状ノイズをマスク処理で除去する除去過程を含むことを特徴とする請求項１９記載の欠陥検査方法。
【請求項２１】
円筒物体のボアをボーリング加工機によるボーリング加工によって形成するボーリング加工工程と、
該ボーリング加工工程で形成されたボア内面にホーニング加工機によるホーニング加工によってホーニング目を形成するホーニング加工工程と、
該ホーニング加工工程でホーニング目が形成された円筒物体のボア内面に残っている残留液を洗浄する洗浄工程と、
該洗浄工程で洗浄した円筒物体のボア内面の２次元画像を光学系で検出する検出過程と、該検出過程で検出された２次元画像を基づいて欠陥の情報を取得する画像処理過程と、該画像処理過程で取得された前記欠陥の情報を出力する出力過程とを有する欠陥検査工程とを有し、
該欠陥検査工程の出力過程で出力された欠陥の情報を前記ボーリング加工工程又はホーニング加工工程にフィードバックすることを特徴とする円筒物体の内面加工方法。
【請求項２２】
円筒物体のボアをボーリング加工機によるボーリング加工によって形成するボーリング加工工程と、
該ボーリング加工工程で形成された円筒物体のボア内面にホーニング加工機によるホーニング加工によってホーニング目を形成するホーニング加工工程と、
該ホーニング加工工程でホーニング目が形成された円筒物体のボア内面を洗浄する第１の洗浄工程と、
該第１の洗浄工程で洗浄された円筒物体のボア内面に残っている残留液を洗浄する第２の洗浄工程と、
該第２の洗浄工程で洗浄した円筒物体のボア内面の２次元画像を光学系で検出する検出過程と、該検出過程で検出された２次元画像を基づいて欠陥の情報を取得する画像処理過程と、該画像処理過程で取得された前記欠陥の情報を出力する出力過程とを有する欠陥検査工程とを有し、
該欠陥検査工程の出力過程で出力された欠陥の情報を前記ボーリング加工工程又はホーニング加工工程又は前記第１の洗浄工程にフィードバックすることを特徴とする円筒物体の内面加工方法。
【請求項２３】
円筒物体のボアをボーリング加工機によるボーリング加工によって形成するボーリング加工工程と、
該ボーリング加工工程で形成された円筒物体のボア内面にメッキ処理を施すメッキ処理工程と、
該メッキ処理工程でメッキ処理が施されたボア内面にホーニング加工機によるホーニング加工によってホーニング目を形成するホーニング加工工程と、
該ホーニング加工工程でホーニング目が形成された円筒物体のボア内面を洗浄する第１の洗浄工程と、
該第１の洗浄工程で洗浄された円筒物体のボア内面に残っている残留液を洗浄する第２の洗浄工程と、
該第２の洗浄工程で洗浄した円筒物体のボア内面の２次元画像を光学系で検出する検出過程と、該検出過程で検出された２次元画像を基づいて欠陥の情報を取得する画像処理過程と、該画像処理過程で取得された前記欠陥の情報を出力する出力過程とを有する欠陥検査工程とを有し、
該欠陥検査工程の出力過程で出力された欠陥の情報を前記ボーリング加工工程又はホーニング加工工程又は前記第１の洗浄工程又はメッキ処理工程にフィードバックすることを特徴とする円筒物体の内面加工方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エンジンのシリンダや自動車走行系部品などのように、鋳造などにより成形され、その後必要に応じて切削加工された円筒物体の内面などの表面の鋳巣、傷、汚れなどの欠陥を検査する欠陥検査装置及びその方法並びに円筒物体の内面加工方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
筒体の内面の損傷などを検査する従来技術としては、特開平３−２２６６５９号公報（特許文献１）、特開平８−１２８９６０号公報（特許文献２）および特開２００２−２２６７１号公報（特許文献３）が知られている。
特許文献１には、検査対象の円筒の内部に配置されるミラーと、前記円筒の内面を前記ミラーで反射させて撮像する一次元ＣＣＤカメラと、この一次元ＣＣＤカメラと前記ミラーとを一体として前記円筒の中心軸のまわりに回転させる回転駆動部とを備えた円筒内面検査装置が記載されている。
【０００３】
特許文献２には、円錐面の鏡体とＣＣＤカメラとを有し、筒体の内部を長手方向へ相対移動して筒体の内面全周を撮像する撮像手段と、該撮像手段から転送される円形領域画像信号を展開処理する画像入力部と、該画像入力部で展開処理された画像信号を画像処理する画像処理部とを備えた筒体検査機が記載されている。
特許文献３には、多段に形成した円錐形ミラーと、該多段の円錐形ミラーで反射して得られる光像を撮像する撮像カメラとを備えた円筒内壁面検査装置が記載されている。
【０００４】
【特許文献１】特開平３−２２６６５９号公報
【０００５】
【特許文献２】特開平８−１２８９６０号公報
【特許文献３】特開２００２−２２６７１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記従来技術１〜３においては、円筒内面を加工時の加工油が付着している状態での検査や、加工油を洗浄後に洗浄液が付着している状態で欠陥を検査する点について考慮されていなかった。
また、円筒面に加工された穴の周囲の欠陥を検出する点についても考慮されていなかった。
また、表面の加工傷や円筒内面に施したメッキ剥れを検出する点についても考慮されていなかった。
さらに、円筒内面の検査結果に基づいて、加工プロセスへ加工状態をフィードバックするデータを出力して、安定な加工状態を確保する点についても考慮されていなかった。
【０００７】
本発明の第１の目的は、エンジンシリンダなどの被検査円筒物体の内面における外観欠陥を円筒内面を加工時の加工油や加工油洗浄液が付着していても、検出感度等の検出条件を一定にして、高速で、鋳巣、傷、汚れ等の欠陥を検査できるようににした欠陥検査装置及びその方法を提供することにある。
【０００８】
本発明の第２の目的は、エンジンシリンダなどの被検査円筒物体の内面に穴加工がされている場合でも、穴加工によって生じる穴の周囲の欠陥を検出すると共に、検出感度等の検出条件を一定にして、高速で、鋳巣、傷、汚れ等の欠陥を検査できるようにした欠陥検査装置及びその方法を提供することにある。
【０００９】
また、本発明の第３の目的は、被検査円筒物体の内面上に発生した傷や汚れ、メッキ剥れ等の欠陥を、検出感度等の検出条件を一定にして、高速で検査できるようにした欠陥検査装置及びその方法を提供することにある。
【００１０】
また、本発明の第４の目的は、被検査円筒物体の内面上に発生した鋳巣、傷や汚れ、メッキ剥れ等の検査結果の情報を、加工プロセスへフィードバックすることにより、安定な加工状態を確保できるようにした欠陥検査装置及びその方法並びに円筒物体の内面加工方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明は、被検査円筒物体の内面に残っている残留液を洗浄する洗浄部と、該洗浄部で洗浄した被検査円筒物体の内面の２次元画像を検出する光学系と、該光学系で検出された２次元画像に基づいて欠陥の情報を取得する画像処理部と、該画像処理部で取得された前記欠陥の情報を出力する出力部とを備えたことを特徴とする欠陥検査装置及びその方法である。
また、本発明は、前記洗浄部と前記光学系を有機的に結合して制御する制御装置を設けたことを特徴とする。また、本発明は、前記洗浄部を、流体（ガス(気体)若しくは液体）を前記被検査円筒物体の内面に放射状に噴射するように構成したことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、内面に穴の加工が施された被検査円筒物体の内面の２次元画像を検出する光学系と、該光学系で検出された２次元画像に対して抽出又は設定された前記加工穴の輪郭近傍の画像に基づいて加工穴の輪郭近傍に生じた欠陥の情報を取得する画像処理部と、該画像処理部で取得された前記欠陥の情報を出力する出力部とを備えたことを特徴とする欠陥検査装置及びその方法である。
【００１３】
また、本発明は、被検査円筒物体の内面の２次元画像を検出する光学系と、該光学系で検出された２次元画像に対して複数の領域に分割し、該分割された領域毎の明るさのバラツキを基づいて加工傷欠陥の情報を取得する画像処理部と、該画像処理部で取得された前記加工傷欠陥の情報を出力する出力部とを備えたことを特徴とする欠陥検査装置及びその方法である。
【００１４】
また、本発明は、内面に穴の加工が施された被検査円筒物体の内面の２次元画像を検出する光学系と、該光学系で検出された２次元画像に基づいて鋳巣欠陥、加工穴の近傍欠陥及び加工傷欠陥に分類して各欠陥の情報を取得する画像処理部と、該画像処理部で取得された前記各欠陥の情報を出力する出力部とを備えたことを特徴とする欠陥検査装置及びその方法である。
【００１５】
また、本発明は、前記光学系は、前記被検査円筒物体の内面における軸心方向を向いた線状の領域に照明する照明光学系と、前記線状の領域からの反射光像を前記線状の領域の法線方向に対して所望の検出角度傾斜した方向から検出するように前記線状の領域からの反射光像を反射させて前記軸心方向に向ける反射光学要素と該反射光学要素で反射されて軸心方向に向けた前記線状の領域からの反射光像を線状に結像させる結像光学要素と該結像光学要素で結像された線状の反射光像を受光して画像信号を出力するリニアイメージセンサとからなる検出光学系とを取付けた支持部材を設け、該支持部材を前記被検査円筒物体の内面における軸心を中心にして回転させることによって前記リニアイメージセンサから前記被検円筒物体の内面における２次元画像信号を検出するように構成したことを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、前記画像処理部の前処理部において、前記背景ノイズとしてのクロスハッチの網目状ノイズをマスク処理で除去するように構成したことを特徴とする。また、本発明は、前記画像処理部において、更に、前記前処理部から得られる２次元デジタル画像信号に基いて欠陥候補を抽出し、該抽出された欠陥候補の特徴量を算出し、該算出された特徴量に基いて判定して欠陥の情報を取得する欠陥抽出処理部を有することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、前記出力部において、前記画像処理部から取得される欠陥の情報としての被検査円筒物体の欠陥マップを表示する表示装置を有することを特徴とする。また、本発明は、前記出力部において、前記画像処理部から取得される欠陥の情報としての被検査円筒物体の投影図、斜視図、展開図、３次元立体図、平面図のいずれか１つ以上の表示画面と、欠陥の大きさ、種類、形状、座標のいずれか１つ以上とを表示する表示装置を有することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、円筒物体のボアをボーリング加工機によるボーリング加工によって形成するボーリング加工工程と、該ボーリング加工工程で形成された円筒物体のボア内面にメッキ処理を施すメッキ処理工程と、該メッキ処理工程でメッキ処理が施されたボア内面にホーニング加工機によるホーニング加工によってホーニング目を形成するホーニング加工工程と、該ホーニング加工工程でホーニング目が形成された円筒物体のボア内面を洗浄する第１の洗浄工程と、該第１の洗浄工程で洗浄された円筒物体のボア内面に残っている残留液を洗浄する第２の洗浄工程と、該第２の洗浄工程で洗浄した円筒物体のボア内面の２次元画像を光学系で検出する検出過程と、該検出過程で検出された２次元画像を基づいて欠陥の情報を取得する画像処理過程と、該画像処理過程で取得された前記欠陥の情報を出力する出力過程とを有する欠陥検査工程とを有し、該欠陥検査工程の出力過程で出力された欠陥の情報を前記ボーリング加工工程又はホーニング加工工程又は前記第１の洗浄工程又はメッキ工程にフィードバックすることを特徴とする円筒物体の内面加工方法である。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように、本発明によれば、円筒物体などの内壁などの曲面上に発生した鋳巣欠陥、加工穴の輪郭近傍欠陥、加工傷欠陥などの欠陥を安定に自動的に検出することができる効果を奏する。
また、本発明によれば、円筒物体などの内壁などの曲面上に発生した鋳巣欠陥、加工穴の輪郭近傍欠陥、加工傷欠陥などの欠陥を安定に自動的に検出する外観検査において、検出した欠陥の座標（位置）、大きさ、面積など数値化した情報が得られるため、後工程への物流管理や、前工程のプロセスのフィードバックに用いることができ、品質の良い製品を製造することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明に係わる円筒内面などの物体表面の欠陥検査方法およびその装置並びに円筒内面の加工方法の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００２１】
まず、本発明に係る欠陥検査装置（外観検査装置）の一実施例について説明する。図１は一実施例の概略構成を示す図であり、被検査物１としては図２に示すようなエンジンシリンダの内面とする。図２では、シリンダが４個あるエンジンブロックの外観例を示したが、被検査対象１としては、１ブロックあたりのシリンダ数は問わない。また、シリンダの下死点あたりに穴加工１３されているシリンダも検査対象としている。
【００２２】
被検査シリンダ（被検査円筒物体）１は、機構制御部７からの制御に基いてＸ１、Ｘ２方向に往復移動可能なワークホルダ２上に位置決めピン（図示せず）などにより所定の精度で載置される。洗浄部３と光学系４は、ステージ５に載置されているベース６に保持され、Ｚ方向に往復移動出来るように、機構制御部７でそれぞれの駆動系を有機的に連結制御している。
【００２３】
そして、光学系４で検出された画像は画像処理部８に入力される。画像処理部８は、入力された画像に対して画像処理を行って、欠陥種別、欠陥寸法、座標等を算出して全体制御部９に出力する。全体制御部９は、画像処理部８から出力される欠陥種別、欠陥寸法、座標等の検出結果に基づいて良否またはクラス分けの判定を行い、該判定結果を表示装置１０に表示すると共に、検査データを出力装置１１に入力する。全体制御部９は、機構制御部７、画像処理部８、表示装置１０および出力装置（ネットワークおよび記録媒体等を含むものとする。）１１を有機的に制御する。ところで、本発明に係る欠陥の情報を出力する出力部としては、表示装置１０及び出力装置１１を含むものとする。
【００２４】
ところで、本発明に係る欠陥検査装置（外観検査装置）は、欠陥検査工程２０２において、図２６〜図２８の各々に示すような加工プロセスを経た被検査シリンダのボアの内面の欠陥を検査することになる。図２６に示す場合には、欠陥検査工程２０２で検査の対象となる被検査シリンダ１は、ボーリング加工工程２００においてボア内面をボーリング加工装置を用いてボーリング加工し、その後ホーニング加工工程２０１においてボア内面にホーニング加工機を用いてホーニング目を加工したものとなる。そのため、欠陥検査工程２０２では、加工液や切り屑等の微量が表面張力により多数の島状に残った被検査シリンダ１のボア内面を検査することになる。図２７および図２８に示す場合には、欠陥検査工程２０２で検査の対象となる被検査シリンダ１は、ホーニング加工をした後、洗浄工程２０３において加工液や切り屑等を除去するために洗浄装置を用いて洗浄されたものとなる。そのため、欠陥検査工程２０２では、洗浄液等の微量が表面張力により多数の島状に残った被検査シリンダ１のボア内面を検査することになる。このように、加工液や洗浄液等の微量の残留液が表面張力により島状に残ると、光を斜方照射した際影が生じたりして誤検出の原因となる。そこで、本発明に係る欠陥検査装置（外観検査装置）においては、光学系４でボアの内面について画像を検出する前に、洗浄部３で微量の残留液を除去するように構成した。
【００２５】
次に、本発明に係る欠陥検査装置における検査動作を、被検査シリンダ１がＮｏ１〜Ｎｏ４の４つのボアで構成されている場合について説明する。図１は、光学系４でＮｏ１ボアの内面を画像検出し、洗浄部３でＮｏ２ボアの内面の残留液を除去している状態を示す。
【００２６】
ボア内面の検査は次の手順で行う。
（１）機構制御部７はＺステージ５をＺ１方向に移動させながら、洗浄部３によりＮｏ１のボア内面の残留液を除去する。
（２）次に、機構制御部７はＺステージ５をＺ２方向に移動させて洗浄部３を退避させる。
（３）次に、機構制御部７はワークホルダ２をＸ１方向にボアのピッチ距離Ｐ移動させる。
（４）次に、機構制御部７はＺステージ５をＺ１方向に移動させながら、洗浄部３によりＮｏ２のボア内面の残留液を除去する。
（５）次に、機構制御部７はＺステージ５をＺ１方向の所望の位置で停止させ、光学系４でＮｏ１のボア内面の画像を検出して画像処理部８および全体制御部９で欠陥検査を行う。
（６）次に、機構制御部７はＺステージ５をＺ２方向に移動させて洗浄部３と光学系４を退避させる。
（７）次に、機構制御部７はワークホルダ２をＸ１方向にボアのピッチ距離Ｐ移動させる。
【００２７】
以下、順次（４）〜（７）の動作を繰り返して、４つのボアを検査する。
（８）４つのボアを検査した後、全体制御部９は欠陥検査結果を表示装置１０、検査結果のデータを出力装置１１に出力する。
【００２８】
次に、ボア内面を洗浄する洗浄部３の具体的な実施例について図３を用いて説明する。上記洗浄部３は、流体（ガス（例えば空気等の気体）又は液体（例えば揮発性を有する液体））をシリンダ内壁に噴射する機構を備えて構成される。
【００２９】
図３（Ａ）、（Ｂ）は、洗浄部３として、流体（ガス（例えば空気等の気体）又は液体（例えば揮発性を有する液体））をシリンダ内壁に吹き付けて残留液を吹き飛ばす方法の実施例を示す。
【００３０】
図３（Ａ）は、シリンダ内壁中央を矢印Ｚ方向に往復移動可能な軸２１に流体の流路２２を形成し、軸２１に形成したノズル２３の噴出し口２４から流体（例えばガス）をシリンダ内壁に放射状に噴出（噴射）して、シリンダ内壁の残留液を吹き飛ばす洗浄部３を示すものである。なお、ノズル２３の噴出し口２４からの流体の噴射方向を、放射状で且つ重力方向である下向きに傾斜させれば、残留液が重力方向に吹き飛ばされるのでより好ましいことになる。
【００３１】
図３（Ｂ）は、シリンダ内壁中央を矢印Ｚ方向に往復移動可能で、且つベアリング２５で回転可能に支持された軸２６に流体の流路２７を形成し、噴出し口２９を有するノズル２８を上記流路２７に繋げて構成した洗浄部３を示すものである。この実施例の場合も、軸２６を回転させて噴出し口２９を回転させることによって、流体をシリンダ内壁に放射状に噴出（噴射）させて、シリンダ内壁の残留液を吹き飛ばすことになる。なお、ノズル２８の噴出し口２９からの流体の噴射方向を、重力方向である下向きに傾斜させれば、残留液が重力方向に吹き飛ばされるのでより好ましいことになる。
【００３２】
図３（Ｃ）は、洗浄部３として、残留液を拭き取る（掃き取る）または吸い取ることによって除去する方式の実施例を示す。この実施例は、シリンダ内壁中央を矢印Ｚ方向に往復移動可能な軸３０に固定されているホルダ３１に拭き取る部材または吸い取る部材３２を保持し、拭き取る部材または吸い取る部材３２をシリンダ内壁に接触または近接させてシリンダ内壁の残留液を拭き取る（掃き取る）または吸い取るものである。上記拭き取る部材（例えばブラシ）３２は、シリンダ内面に傷が付かないように、軟質で吸水性のある布や樹脂を用いるのが好ましい。
【００３３】
この外、洗浄部３の他の実施例としては、加工油からなる透明な薄膜をシリンダの内壁の全面に均一な厚さで形成させる方法が考えられる。この実施例の場合、切り屑は除去されていることになる。
【００３４】
次に、本発明に係る欠陥検査装置（洗浄部３を除く）の具体的な実施例について図４を用いて説明する。
【００３５】
画像検出は、例えば１０２４画素からなるＣＣＤリニアイメージセンサ１０５によって行うが、リニアイメージセンサ１０５およびシリンダ内壁の像をリニアイメージセンサ１０５のセンサ面上に結像させるための結像レンズ（結像光学要素）１０４が、一般にシリンダ内に収納できないため、本構成例では、被検査シリンダ１内にミラー（反射光学系）１０２を設け、そのミラー１０２でシリンダ内壁からリニアイメージセンサ１０５までの光路を９０度曲げる構成としている。また、光源を含む照明光学系１０３はシリンダ内壁を照明するものである。
【００３６】
光学系４は、照明光学系１０３並びに検出光学系１００を一体的に支持する支持部材１１２と、該支持部材１１２を取り付けてＸＹ方向に微動させるＸＹ微動ステージ１０６と、該ＸＹ微動ステージ１０６を取り付けて上記支持部材１１２を回転させるためのθステージ（回転ステージ）１０７と、該θステージ１０７を取り付けてワークホルダ２との間で位置調整されるＸＹＺステージ１０８とによって構成される。
【００３７】
検出光学系１００は、ミラー（反射光学要素）１０２、結像レンズ（結像光学要素）１０４及びＣＣＤリニアイメージセンサ１０５から構成される。
【００３８】
上記構成により、照明光学系１０３並びにミラー（反射光学要素）１０２、結像レンズ（結像光学要素）１０４及びＣＣＤリニアイメージセンサ１０５からなる検出光学系１００は、支持部材１１２により一体的に支持され、シリンダ円の中心を回転中心とするθステージ（回転ステージ）１０７により回転される。θステージ１０７と支持部材１１２の間のＸＹ微動ステージ１０６は、後述するようにθステージ１０７と支持部材１１２との位置関係を調整するものである。これら照明光学系１０３並びに検出光学系１００は、先に述べた被検査シリンダ１を載置したワークホルダ２との間において、図示されない構造物で位置決めされており、この位置決めを調整するものとして、ＸＹＺステージ１０８がある。特にＺステージは、被検査シリンダ１の長さ方向（図１の紙面上下方向）に移動するもので、検出光学系１００を被検査シリンダ内に出し入れしたり、図５に示すような検出系の視野幅がシリンダ長に比べて短い場合に、順次Ｚ方向に移動させて被検査シリンダ１の内壁全面を検出したり、必要な場所に位置決めするためのものである。
【００３９】
詳細は後述するが、以上述べた照明光学系１０３並びに検出光学系１００をθステージ１０７で一周回転させることにより、リニアイメージセンサ１０５によりシリンダ内壁の１周分の画像を検出することができる。なお、リニアイメージセンサ１０５の並び方向についてのシリンダ１の内壁における画素サイズは５０〜８０μｍ程度である。これに合わせて結像レンズ１０４の結像倍率が設定される。
【００４０】
また、シリンダ内壁の１周分の画素数を後述するように２次元フーリエ変換を用いることにより２の冪乗（例えば４０９６）にする必要がある。そのため、θステージ１０７の回転速度が決定される。
【００４１】
このようにリニアイメージセンサ１０５から検出されるシリンダ内壁の１周分の検出画像信号１３１は、Ａ／Ｄ変換器１２１でデジタル画像信号１３２に変換され、前処理部１２２でシェージング補正や明るさ補正および背景ノイズ除去処理が行われて２次元デジタル画像１３３としてメモリ１２３に格納される。欠陥抽出処理部１２４は、メモリ１２３から読み出された２次元画像データ１３４を基に例えば２値化処理して鋳巣、傷、汚れなどの欠陥候補を抽出し、該抽出された鋳巣、傷、汚れなどの欠陥候補についての欠陥の特徴量を算出し、該算出された欠陥の特徴量を基に判定して欠陥情報（欠陥の発生座標、欠陥の特徴量、欠陥の個数（被検査シリンダ１毎の内壁欠陥の分布も含む）および欠陥の画像信号等）１３５を得て主制御部１２５（８、９）に入力して記憶装置１４３等に記憶して出力することが可能となる。このように、Ａ／Ｄ変換器１２１、前処理部１２２、メモリ１２３及び欠陥抽出処理部１２４によって画像処理部８が構成される。
【００４２】
主制御部１２５は、表示装置１０、入力手段１４２、記憶装置１４３及び出力装置（記録媒体やネットワーク等も含む）１１を有し、制御信号１３８に基いてリニアイメージセンサ１０５、Ａ／Ｄ変換器１２１前処理部１２２、メモリ１２３および欠陥抽出処理部１２４などを制御し、θステージ制御信号１３６に基いてθステージ（回転ステージ）１０７を制御することにより支持部材１１２に取付けられた照明光学系１０３並びに検出光学系１００のシリンダ内周方向の位置を制御し、検出系位置決め制御信号１３７に基いてＸＹＺステージ１０８を制御することにより被検査シリンダ１に対するθステージ１０７のＸＹＺ方向の位置を制御するものである。
【００４３】
特に、主制御部１２５（７、９）は、被検査シリンダ１の内壁一周に亘って一様な感度にするために、ＸＹステージ１０８を制御してθステージ１０７の回転中心を被検査シリンダ１の内壁中心（内径中心）に一致させる必要がある。さらに、主制御部１２５（７、９）は、ＸＹ微動ステージ１０６を制御することにより、被検査シリンダ１の内壁中心（内径中心）から検出点１５１までの距離Ｌ（即ち検出角度θｒ）を変える調整をすることが可能となる。
【００４４】
また、主制御部１２５は、照明制御信号１３９に基いて照明電源１２６等を制御して照明光源を含む照明光学系１０３から出射される照明光の明るさ（強度）を制御することが可能となる。なお、照明光学系１０３から出射される照明光としてスリット状照明光束であってもよい。
【００４５】
以下、各部の詳細、動作を説明した後、全体の流れについて説明する。
【００４６】
図５は、先に説明した本実施例の内、θステージ１０７上にＸＹ微動ステージ１０６を介して支持された支持部材１１２上に取付けられた検出光学系１００及び照明光学系１０３を示したものである。本実施例では、画像検出センサにＣＣＤリニアイメージセンサを用いているため、検出光学系１００をθステージ１０７で回転させない場合は、図５（ｂ）に示す線状の領域１５１が検出領域であり、θステージ１０７で検出光学系１００を回転させながら、それに同期させてリニアイメージセンサ１０５から検出される画像信号１３１をＡ／Ｄ変換器１２１でデジタル化して、メモリ１２２へ格納することにより、図５（ｂ）に示すような被検査シリンダ１の内壁一周の画像を検出することができる。ここで、図６には、リニアイメージセンサ１０５による検出点１５１とそこを照明する照明光学系１０３の位置関係の一実施例を示す。図６は本実施例の検出光学系１００のミラー１０２および被検査シリンダ１を上から見たものである。
【００４７】
本実施例では、リニアイメージセンサによる検出位置１５１、すなわち、図５（ｂ）で示した線状の領域１５１をシリンダの中心線１５２から距離Ｌだけ離した位置とする。また、照明光学系１０３は、面状、または、ライン状に発光するもので、リニアイメージセンサの検出位置１５１を照らすように配置する。概ね、図６に示すような配置が望ましい。
【００４８】
ここで、リニアイメージセンサ１０５の線状の検出領域１５１をシリンダの中心線１５２から距離Ｌだけ離した位置とする理由について説明する。なお、結像レンズ（結像光学要素）１０４の光軸は、図６に示す１５９上に存在する。即ち、結像レンズ１０４は、ミラー（反射光学要素）１０２で反射して得られる図５（ｂ）に示す線状の領域１５１の光像をリニアイメージセンサ１０５上に結像させるように構成される。そのため、特に結像レンズ１０４は、シリンドリカルレンズのように一軸方向には集束させる特性を持っている。ところで、本検査装置で検出する欠陥は、鋳造時に発生する巣など穴状のものや、傷などの様に表面が凹んだり、めくれあがったりしたもの、あるいはシリンダ表面にメッキ処理した場合にはホーニング加工時の偏芯によるメッキ剥れである。また、エンジンの燃焼効率向上のため、ピストン駆動時の下死点近傍に設けたシリンダ側面に加工した穴の周囲に生じるバリや加工傷等である。すなわち、基本的には表面の凹凸を検出することになる。
【００４９】
表面の凹凸を検出する場合、斜方照明／斜方検出によれば、正常部は明るく検出され、凹凸状の欠陥部は暗く検出され、その結果凹凸状の欠陥部を感度よく検出することが可能となる。すなわち、図７に示すように、被検査シリンダ１の内壁に例えば鋳巣のように穴１５７が開いた状態の物を検出する場合、被検査シリンダ１の内壁表面にその法線１５４から、斜めに傾いた方向（θｉ）から照明し（斜方照明し）、同様に斜めに傾いた方向（θｒ）から検出する（斜方検出する）ことにより、鋳巣欠陥部１５７は、リニアイメージセンサ１０５によって影（暗部）検出範囲１５８のように暗く検出される。これは、照明による影の部分と検出する際影の部分が生じることによるものである。ここで、照明光学系１０３及びリニアイメージセンサ１０５のそれぞれの法線１５４からの角度θｉ及びθｒを変えることにより、欠陥の検出感度を変えることができ、例えば、法線からの角度θｉ及びθｒを大きくすることにより、穴の深さが浅い、穴の径が大きいものまで検出することができ、逆に角度θｉ及びθｒを小さくすることにより、穴の深さが深い、穴の径が小さなものしか検出しないようにすることができる。
【００５０】
本実施例のように被検査物が、円筒の内壁の場合、図６に示すように、リニアイメージセンサ１０５の検出領域である線状の領域１５１をシリンダの中心線１５２から距離Ｌだけ離した位置とすることにより、線状の検出領域１５１を斜めから検出することになり、その角度は、距離Ｌとシリンダ内壁の直径Ｒとの関係より求めることができる。すなわち、検出側の法線からの角度θｒは、次に示す（１）式から求めることができる。
【００５１】
θｒ＝sin-1（２Ｌ／Ｒ）                                  （１）
ここで、Ｒはシリンダ内壁の直径、Ｌはリニアイメージセンサ１０５の線状の検出領域１５１のシリンダの中心線１５２から距離である。これより、主制御部１２５は、ある一つの被検査シリンダ内径で欠陥の検出条件（特に検出角度θｒ）を求めて、検証しておけば、被検査シリンダ１の内径が変わっても、同一の検出条件（特に同一の検出角度θｒ）を求めることができる。その結果、主制御部１２５は、ＸＹ微動ステージ１０６を制御してθステージ１０７の回転中心からの上記距離Ｌを被検査シリンダ１の内径Ｒに適するように制御することが可能となる。また、主制御部１２５は、ＸＹ微動ステージ１０６を制御してθステージ１０７の回転中心からの距離Ｌを変更することによって検出側の法線からの角度θｒも変えることができることになる。当然、検出光学系１００と支持部材１１２との間に微動機構を設ければ、検出光学系１００を支持部材１１２に対して微動調整することが可能となる。
【００５２】
ここで、最適な距離Ｌの一実施例について図８に示す。図８は、距離Ｌを変えてリニアイメージセンサ１０５で画像を検出し、後述する背景ノイズの除去処理を行った場合の、背景明るさばらつき、即ち背景ノイズの残留分と、いくつかの欠陥部のコントラストについて求めた実験結果である。図８に示したように、背景の明るさばらつきは、検出光学系１００の検出角度θｒで１５度程度（距離Ｌ／直径Ｒの比が１２％程度）で低くなる。一方、欠陥部のコントラストは、欠陥の形状により、検出光学系１００の検出角度θｒが小さい方がコントラストが大きかったり、また逆の傾向を示すものがあるが、これらの交点はほぼ検出光学系１００の検出角度θｒで１５度程度である。以上の結果より、検出光学系１００の検出角度θｒは１５度程度、即ち距離Ｌ／直径Ｒの比が１２％程度が望ましい。また、照明などの光学部品などは、広がり角などに誤差をもつことから、検出光学系１００の検出角度θｒは１５度±５度程度（距離Ｌ／直径Ｒの比は８％から１７％）で調整できるように構成する。即ち、入力手段１４２等を用いて被検査シリンダ１の内径Ｒを入力すれば、主制御部１２５は、ミラー（反射光学要素）１０２、結像レンズ（結像光学要素）１０４及びリニアイメージセンサ１０５からなる検出光学系１００の検出角度θｒが１５度±５度程度になるように、ＸＹ微動ステージ１０６を駆動制御してθステージ１０７の回転中心からの上記距離Ｌを制御することになる。
【００５３】
以上説明したように、検出光学系１００を支持する支持部材１１２とθステージ１０７との間にＸＹ微動ステージ１０６を設けたことにより、θステージ１０７の回転中心からの上記距離Ｌを被検査シリンダ１の内径Ｒに適するように調整(制御)することが可能となり、その結果、被検査円筒物体の大きさなどの条件が変わっても、後述するように、穴加工によって生じる穴の周囲の欠陥を検出すると共に、検出感度等の検出条件を一定にして、高速で、鋳巣、傷、汚れ等の欠陥を検査できることになる。
【００５４】
なお、この際、照明光学系１０３も支持部材１１２上に取付けられているので、ＸＹ微動ステージ１０６を移動させた際、検出光学系１００と一緒に照明光学系１０３も移動することになるので、照明光学系１０３と支持部材１１２との間にＸＹ微動ステージ（図示せず）を設ければ、照明光学系１０３による照射角度θｉを検出光学系１００による検出角度θｒと独立して調整することが可能となる。
【００５５】
以上のように配置した検出光学系１００をθステージ１０７を回転駆動して回転させると、リニアイメージセンサ１０５で検出されてＡ／Ｄ変換器１２１からは図９（ａ）に示すような２次元画像１６１が得られる。被検査シリンダ１の内径中心とθステージ１０７の回転中心（検出光学系１００の回転中心）がずれていないと、図９（ｂ）に示すように、得られる画像の明るさ１６２ｂはほぼ一様になるが、ずれている（偏芯している）と、１６２ａで示すように内壁円周方向への明るさむら（明暗）を生じる。ここで、図９（ｂ）に示した投影波形は、各Ｙ座標の画素の明るさの累積値を求めた、一次元データであり、画像のＹ方向（内壁円周方向）の大局的な明るさの変化が分かるものである。シリンダの内径中心と検出光学系１００の回転中心とが合っていないと、先の（１）式において、（Ｒ／２）が検出光学系１００の回転によって変化することから、検出光学系の検出角度θｒが変わるためである。照明光学系１０３による照明１７１は、図１０に示すような指向性を持っており、θｒが変わると照明の指向特性のどの角度の成分が支配的になるか変わるためである。また、θｒが変わると先に述べたように欠陥検出感度も変わるため、θｒはシリンダ内壁全周にわたって一定が望ましい。すなわち、画像全体に明るさが一定であれば、投影波形は、１６２ｂに示すように一定になる。もし、１６２ａのように画像の円周方向に一定以上の明るさの明暗があれば、その明暗の画像での座標から、シリンダ円のどの位置に相当するか分かるため、これによって、ＸＹステージ１０８によるθステージ１０７をどのＸＹ方向に補正すればよいか分かる。また、その補正量は予め、ずれ量と明るさのむら量を求めておくことにより、設定することができる。
【００５６】
そこで、まず、ワークホルダ２上に位置決めされた被検査シリンダ１の内径中心に対してθステージ１０７の回転中心を合わせることが必要となる。そのため、被検査シリンダ１をワークホルダ２上に載置する際、位置決めピン等で機械的に位置決めすることで、被検査シリンダ１の内径中心をθステージ１０７の回転中心に合わせることが可能である。しかし、これでは不充分の場合、例えば支持部材１１２上にシリンダの内壁との間の距離を測定する距離センサ（図示せず）を取り付け、主制御部１２５は、θステージ１０７を回転させて上記距離センサから検出される距離から、被検査シリンダ１の内径中心に対するθステージ１０７の回転中心の偏芯量を求め、この偏芯量をＸＹステージ１０８にフィードバックすることにより、検出光学系１００の回転中心を被検査シリンダ１の内径中心に合わせることが可能となる。さらに、主制御部１２５は、実際の検査を開始するまえに、θステージ１０７を回転させてＡ／Ｄ変換器１２１から得られる１周分の２次元画像１６１或いは前処理部１２２で前処理されてメモリ１２３に格納された１周分の２次元画像１６１を基に、図９（ｂ）に示すように、各Ｙ座標におけるリニアイメージセンサに亘る画素の明るさの累積値を算出し、この算出された累積値が許容範囲にあるか否かの確認をすることが可能となる。もし、許容範囲にない場合には、算出される累積値が許容範囲内に入るように、ＸＹステージ１０８を制御する。
【００５７】
以上により、検査開始前の準備ができたことになる。
【００５８】
次に、実際の検査に入ることになる。照明光学系１０３から被検査シリンダ１の内壁に斜方照明を施すことにより、リニアイメージセンサ１０５は、図５（ｂ）で示した線状の領域１５１の光像を検出角度θｒ（＝１５度±５度程度）で検出してミラー１０２で反射させて結像レンズ１０４で特にイメージセンサの長手方向と直角方向に集光させて一次元画像１３１として検出する。そして、θステージ１０７を回転させることによって、リニアイメージセンサ１０５からは図９（ａ）に示す２次元画像信号１６１が検出され、Ａ／Ｄ変換器１２１によって２次元デジタル画像信号１３２が得られることになる。１６３ｂは、領域１６３ａにおける２次元デジタル画像信号を拡大したものである。１６５ａ、１６５ｂは異なる大きさの欠陥を示したものである。１６４は、エンジンなどのシリンダ内壁を潤滑などの目的でホーニング加工されたホーニング加工痕を示す。
【００５９】
以上のようにして得られた２次元デジタル画像から欠陥を抽出する処理について図１１を用いて説明する。図９（ａ）には、検出した２次元デジタル画像１６１の例を示す。ここでは、欠陥である鋳巣が暗く検出されているものとして説明する。もちろん、凸欠陥のように周囲に比べて明るく検出される欠陥であっても、以降の説明より容易に適合できるのは言うまでもない。
【００６０】
図１１には、欠陥抽出処理等の画像処理の流れの一実施例を示す。まず、Ａ／Ｄ変換部１２１からは図９（ａ）に示す２次元デジタル画像信号１６１（１３２）が検出される（ステップＳ９０１）。次に、必要に応じて前処理部１２２においてシェーディング補正を行う（Ｓ９０２）。シェーディング補正は、照明光学系１０３、検出光学系１００の持つ明るさむらなどにより発生する画像の明るさのむらである。これを、予め求めた基準データ、または、検出した画像信号１６１（１３２）から補正する。例えば、検出した画像信号１６１（１３２）から補正する場合、先に説明した図９（ｂ）に示す投影波形をＸ方向、Ｙ方向に求め、その投影波形より、それぞれの方向ごとに各画素を正規化することによって、大局的な明るさむらを補正して無くすることができる。
【００６１】
図９（ａ）には検出画像１６３ａを拡大したもの１６３ｂを示すが、規則的な斜め線が検出されている。これはホーニング加工痕１６４であり、欠陥ではない。一般にエンジンなどのシリンダ内壁は、潤滑などの目的からホーニング加工により、図９（ａ）に示したようなクロスハッチの網目状の無数の傷１６４を形成することがあるが、それにより、表面に線状の凹凸が生じることになり、欠陥部と同じように明暗を生じ、図９（ａ）に示すような斜め線１６４として検出される。このため、この検出画像１６３ｂから、欠陥部１６５ａ、１６５ｂを抽出するため、暗い部分、すなわち、あるしきい値以下の明るさの画素を抽出（いわゆる、２値化）しようとすると、この斜め線１６４も抽出されてしまうことがある。そこで、前処理部１２２において、この斜め線、いわゆる背景ノイズの除去処理を行う（ステップＳ９０３）。この背景ノイズには、斜め線１６４が周期的であるという特徴がある。
【００６２】
一般に画像中の周期的なパターンを除去する方法として、例えば、「田村秀行監修、コンピュータ画像処理入門、１４３頁から１４６頁、総研出版発行」に示されるような、フーリエ変換を利用したものがある。本方法では、図９に示すように、まず検出画像１６１（１３２）を二次元フーリエ変換して周波数面での画像を生成し（ステップＳ９０３１）、この周波数面上で先の斜め線の成分に相当する場所のデータをマスクし（ステップＳ９０３２）、この周波数面の画像を二次元逆フーリエ変換によって再び通常の平面の画像に戻すものである（ステップＳ９０３３）。こうすることによって、背景ノイズを除去した画像を得ることができる。
【００６３】
ここで、マスク画像の作り方としては、例えば、二次元フーリエ変換像（実部と虚部データ）から振幅の絶対値像を生成し、その振幅の絶対値像を適当なしきい値で２値化したものを基準にすることもできる。また、クロスハッチの網目の角度などは決まっているため、その角度から、フーリエ変換像でのマスク形状を求めることもできる。例えば、図１２に示すように原画像を表示して、画面上で傷の直線の２点をそれぞれのクロス線について指定（１８０ａと１８０ｂの組と１８１ａと１８１ｂの組）したり、点線１８２で示すように、角度の許容できる範囲を指定する。また、ホーニング加工機などの設定から得られる検出画像上でのクロス線の角度に換算しても良い。このとき、角度の許容範囲は、加工機などの誤差と、被検査物の実際の使用時に許容される角度などを勘案して決めても良い。
【００６４】
これらの座標データより二次元フーリエ変換像でのマスクを計算により生成することができる。このように、得られた二次元フーリエ変換像からマスク形状を求めるのではなく、検出画像または加工条件などからマスク形状を決めることにより、その加工時に誤差やミスなど加工時にその条件角度から逸脱した部分を除いてマスク処理をおこなうことができる。その結果、図１３（ａ）に示す原画像に対して所望条件から逸脱した加工傷は図１３（ｂ）に示すように除去されずに、後の欠陥検出処理により検出することができ、加工傷の品質も評価することができる結果となる。図１３（ｂ）は、主制御部１２５が背景ノイズを除去した欠陥の画像を表示装置４１の画面に表示した場合を示す。
【００６５】
以上説明したように、前処理部１２２からは、シェーディング補正され、背景ノイズが除去された２次元画像１３３がメモリ１２３に格納されることになる。次に、欠陥抽出処理部１２４は、メモリ１２３から得られる背景ノイズ等が除去された画像信号を適当なしきい値で２値化することによって、欠陥部の候補を抽出することができる（ステップＳ９０４）。欠陥抽出処理部１２４は、さらに、この２値化画像に対して、各候補点の座標、面積、大きさ（最大直径など）などの特徴量を選別して抽出し、この選別して抽出された欠陥の特徴量である例えば大きさにおいて予め定められた大きさ基準より大きなものを欠陥として判定する(ステップＳ９０５)。また、欠陥抽出処理部１２４は、欠陥候補点からの鋳巣等の欠陥の選別に関しては、例えば、図１４に示すように、所定の閾値Ｖthにおける欠陥候補部の面積又は楕円近似の直径Ｓと、欠陥候補部の明るさの平均値Ｖmeanとの比（Ｖmean／Ｓ）を用いたり、あるいは欠陥候補部の周囲の明るさＶ(CIR)meanと欠陥候補部の最も暗い（又は明るい）明るさＶmin（又はＶmax）との差（Ｖ(CIR)mean−Ｖmin）又は比率（Ｖmin／Ｖ(CIR)mean）を抽出して欠陥候補部における最大明るさレベルＢを求め、この最大明るさレベルＢと上記欠陥候補部の面積又は楕円近似の直径Ｓとの比（Ｂ／Ｓ）を用いることもできる。このように欠陥候補部の面積又は直径Ｓと欠陥候補部の濃淡値(階調値)レベル（Ｖmean，Ｂ）との比（Ｖmean／Ｓ，Ｂ／Ｓ）を評価値として用いることによって、欠陥面積が小さく、欠陥濃淡値の平均値若しくは最小値が小さい深い穴状の鋳巣欠陥を欠陥候補点から選別することが可能となる。そして、欠陥抽出処理部１２４は、判定された欠陥についての欠陥情報（欠陥の発生座標、欠陥の特徴量、欠陥の個数、被検査シリンダ毎の欠陥マップおよび欠陥の画像信号等）１３５を出力して主制御部１２５に入力して記憶装置１４３等に記憶する。主制御部１２５は、上記欠陥情報１３５および評価結果（合否判定結果）を表示装置１４１に表示することができる(ステップＳ９０６)。なお、欠陥情報１３５を表示する際、検出角度θｒも同時に表示することができる。
【００６６】
ところで、図１に示すメモリ１２３および欠陥抽出処理部１２４の具体的な実現方法としては、リニアイメージセンサ１０５からの画像信号を入力する画像入力基板を具備した高速の計算機、たとえば、パソコンなどを用いることができる。もちろん、全体、または一部を適当な専用または、汎用のハードウェアの処理系で構築することは、本発明を逸脱するものではない。
【００６７】
次に、図２に示したシリンダ側面に穴加工１３がされている場合の、検査方法について図１５、図１６、図１７を用いて説明する。
【００６８】
ピストン駆動の効率を向上するため、ピストンの下死点近傍に穴が設けられている場合がある。ピストン側面から穴加工する際、穴の周囲にバリや加工傷等の欠陥が生じることがあり、これらのバリ等も検査する必要がある。この加工によって生じる穴周辺のバリや傷を検出する方法について説明する。画像は上述した、図４〜図８の方式で検出する。図１５の１９０は穴加工されている場合の被検査シリンダ１の２次元画像である。加工穴からは反射光が検出されないため、加工穴部の画像１９１は黒、シリンダ側面の画像１９２は明の画像となる。図１５（ｂ）に穴部の拡大を示す。穴部の画像１９１の周囲１９３にバリ１９４が検出される。バリ１９４も、図７と同様に窪み状になっているため欠陥画像は周囲１９３に比べ暗く（黒っぽく）検出される。欠陥抽出処理部１２４等において、上記のように得られた２次元デジタル画像から欠陥を抽出する処理について図１６および図１７を用いて説明する。
【００６９】
画像検出（ステップＳ９１０（画像検出Ｓ９０１、シェーディング・明るさ補正Ｓ９０２および背景ノイズの除去Ｓ９０３が含まれる。））後、予め与えられている加工穴位置情報に基づいて穴部画像領域を切り出し（ステップＳ９１１）、２値化処理を行い（ステップＳ９１２）、ある閾値以下の明るさ画素を加工穴候補として抽出する。検出される２値画像（図１７（ａ））から、加工穴エッジの候補点を抽出する（ステップＳ９１３）。加工穴エッジは、加工穴の概略中心座標（設計データから予め位置情報を得ておく）から画像のｘ、ｙ方向に探索し、最初に白（２値画像の“１”（白），“０”（黒）の値の１）画素となる点を順次探索して、点座標１９５として抽出する（図１７（ｂ））。次に点座標１９５を元に楕円近似を行って穴形（穴の輪郭）１９６を抽出する（ステップＳ９１４）。
【００７０】
楕円近似による穴形（穴の輪郭）１９６を抽出する手法は、例えば、「楕円成長法による円形物体の自動抽出、岡部光男  電子情報通信学会論文誌  Ｄ−II  Ｖｏｌ．Ｊ８５−Ｄ−II  Ｎｏ．１２  ＰＰ．１８２３−１８３１  ２００２年１２月」に示されているような、エッジを検出して、楕円当てはめを繰り返して最適な楕円（円形）を抽出するものがある。この方法により、穴エッジ周辺に生じているバリやカケなどの影響を受けずに、加工された穴形１９６を正確に抽出することができる（図１７（ｃ））。本実施例では加工穴部を抽出する方法に、楕円近似により加工穴の外形を抽出する方法について述べたが、本実施例は加工穴が設計値から位置ずれしていたり、加工穴が変形していても加工穴のエッジを正確に抽出できる特徴がある。加工穴に位置ずれ小さく、欠陥検出に影響無いほど変形が少ない場合には、設計値に基づいて加工穴外形を抽出しても同様な効果が得られる。次に、図１７（ｄ）に示すように、加工穴の内部１９７を非検査領域（加工穴の内部を検査対象の領域としないこと）にするため、加工穴の周囲１９８の画像（シェーディング、明るさ補正後の画像）で加工穴部（加工穴）への埋め込み処理を行う（ステップＳ９１５）。埋め込みはステップＳ９１４の楕円近似で得られた円形と中心座標に基づいて画像の埋め込み領域を決定する。そして、画像埋め込み後加工穴の輪郭近傍領域（例えば幅Ｗの輪帯状領域）からなる欠陥検出領域を設定（ステップＳ９１６）して２値化処理を行うことにより図１７（ｅ）に示す欠陥候補点１９９を抽出する（ステップＳ９１７）。この欠陥候補点の座標、面積、大きさ等の特徴量を選別、抽出して加工穴の輪郭近傍の欠陥（バリや傷）１９４を抽出する（ステップ９１８）。そして、該抽出された加工穴の輪郭近傍の欠陥（バリや傷）の情報を出力、表示することになる（Ｓ９０６）。また、鋳巣と加工穴の輪郭近傍の欠陥（バリや傷）とを区別するため、欠陥候補点の特徴量の一つである加工穴エッジからの距離ΔＫに基づいた大きさ（欠陥長さ）で欠陥（バリや傷）を判定識別しても良い。例えば図１７（ｆ）に示すように、一定距離Ｔを基準に欠陥長さΔＫがΔＫ≦Ｔのとき良品、ΔＫ＞Ｔのとき欠陥と判定することも出来る。また、加工穴外周から距離Ｗ離れた輪郭近傍領域（例えば幅Ｗの輪帯状領域）内を加工穴の輪郭近傍欠陥として抽出することにより、鋳巣欠陥と識別することも可能である。なお、上記加工穴の形状としては丸穴について説明したが、半丸穴または□穴であってもよい。当然、上記点座標を元に半丸穴または□穴の穴形（穴の輪郭）を抽出する場合には、直線近似を行う部分が生じることになる。
【００７１】
次に、図１３で示した加工傷欠陥を鋳巣欠陥と識別して検査する場合の一実施例について説明する。加工傷欠陥の種類としては表面の加工荒れ（ホーニング目が正しく加工されない）やメッキ剥れ（アルミ合金などで製作されたシリンダ表面を硬化するためのメッキ処理が部分的に剥れる）など、シリンダ内壁をボーリング加工やホーニング加工時に生じる。これらの加工荒れやメッキ剥れなどの欠陥を抽出する処理について図１８および図１９を用いて説明する。図１１で示した鋳巣や加工傷の欠陥抽出と異なる処理について説明する。検出された２次元デジタル画像（Ｓ９０１）にシェーディング補正、明るさ補正（Ｓ９０２）後、ホーニング痕の背景ノイズの除去（Ｓ９０３）を行う。次に、欠陥抽出処理部１２４等において、検出領域を分割（Ｓ９２０）することによって欠陥検出評価エリア２００を決定する。加工荒れやメッキ剥れは加工時の刃物とシリンダの偏芯や刃物の磨耗などにより生じるため、比較的広い面積で生じる。このため欠陥検出評価領域２００を□１０mm程度以上の領域に設定しておくと好適である。分割された画像領域２００に対して画像の明るさ（階調値若しくは濃淡値（グレースケール））バラツキを抽出する（Ｓ９２１）。これは、それぞれの領域２００において画像の明るさの標準偏差（Ｄｅｖ）及び画像の平均明るさ（Ａｖｅ）を抽出し、特徴量としてその比（Ｄｅｖ）／（Ａｖｅ）を評価値とすることで、画像のバラツキが抽出できる。この画像の明るさバラツキの値が一定値より大きい領域の場合には、加工傷の欠陥である加工荒れあるいはメッキ剥れ部２０１が存在する欠陥領域として抽出する（Ｓ９２１）。当然、画像の明るさバラツキの値が一定値より小さく検出される領域には加工傷の欠陥が存在しないことになる。そして、上記抽出された加工荒れあるいはメッキ剥れ部としての加工傷の欠陥情報を出力、表示することになる（Ｓ９０６）。図１９は欠陥の画像を表示装置４１の画面に表示した場合を示し、検出した画像２００を分割して、加工荒れあるいはメッキ剥れ部２０１と良品部２０２を示すことが出来る。
【００７２】
図２０および図２１は、鋳巣、加工穴部の近傍の欠陥、加工荒れ、メッキ剥れ欠陥をそれぞれ識別して欠陥検査する場合を示す。図２０の２次元デジタル画像検出（Ｓ９３０（Ｓ９０１〜Ｓ９０３））後、検査領域を切り出す（Ｓ９３１）。検査領域は検出画素寸法とシリンダ内面の直径Ｒ、長さにより決定され、例えば直径Ｒ＝Φ７０ｍｍ、長さ５０ｍｍとした場合、内径を展開した面積は２１９．９ｍｍ×５０ｍｍとなる。検出画素寸法を概略０．１ｍｍとすると、２０４８画素×５１２画素の検査領域でほぼ全面を検出することが可能であり、この領域で検査処理を行う。最初に加工穴部欠陥検出処理（Ｓ９３２（Ｓ９１１〜Ｓ９１７））及び該加工穴部欠陥検出処理で検出された欠陥候補点についての特徴量抽出・選別（Ｓ９３３（Ｓ９１８））を図１６で示した手順で行い、加工穴の輪郭近傍の欠陥（バリや傷）を抽出する。その後、鋳巣欠陥検査処理（Ｓ９３４（Ｓ９０４））及び該鋳巣欠陥検査処理で検出された欠陥候補点についての特徴量抽出・選別（Ｓ９３５（Ｓ９０５））を図１１で示した手順で行い、鋳巣の欠陥を抽出する。本実施例では加工穴部があった場合加工穴部欠陥検出処理で加工穴を埋め込み処理を行うため、鋳巣欠陥検査処理時に加工穴を欠陥として抽出することが無く、高精度な検査が実現できる。鋳巣欠陥を抽出後（Ｓ９３５（Ｓ９０５））、検出領域を分割し、分割された領域毎に画像の明るさの標準偏差（Ｄｅｖ）及び画像の平均明るさ（Ａｖｅ）を抽出する処理（加工荒れ、メッキ剥れ検出処理）（Ｓ９３６（Ｓ９２０〜Ｓ９２１））を行い、その結果特徴量として画像の明るさバラツキ（（Ｄｅｖ）／（Ａｖｅ））を抽出し（Ｓ９３７（Ｓ９２１））、それぞれの結果に基づいて加工傷が存在する欠陥領域の情報を出力、表示する（Ｓ９０６）。
【００７３】
図２１は欠陥検査装置全体の機能ブロック図を示すもので、洗浄部３においてシリンダ内面を洗浄後、光学系４によりシリンダ内面の画像を検出し、画像処理部８内の機能画像処理部８ａ、８ｂ，８ｃの各々において、鋳巣検査、加工穴近傍の欠陥検査、加工荒れ、メッキ剥れ欠陥をそれぞれ検出して、欠陥位置の特定、分布を抽出し、欠陥を判定、表示、記憶、結果を添付出力できるようにしている。また検出された結果を全体制御部９の解析装置９ａに入力し、欠陥頻度や種類を日毎、部位毎に集計解析して、図２６、図２７及び図２８に示す前工程２０１、２０３、２０４の加工機や設計情報にフィードバックできるようにしている。
【００７４】
次に、光学系４の全体動作について図４を用いて説明する。図２に示すように４個の被検査シリンダ１を有するエンジンブロックを検査する場合について説明する。まず、被検査エンジンブロック１２をワークホルダ２に載置する。このとき、被検査エンジンブロックは、図示されないワークホルダ２上の位置決めピン（図示せず）などにより所定の精度で載置されるか、または、図示されない画像センサなどによりその位置を測定して、正規の位置からのずれ量を適宜、ＸＹＺステージ１０８のＸＹ軸へフィードバックする。
【００７５】
次に、ＸＹＺステージ１０８のＺ軸を移動し、検出光学系１００及び照明光学系１０３を取付けた支持部材１１２の一部を被検査エンジンブロックの被検査シリンダ１へ挿入し、θステージ１０７を１回転させることにより、シリンダ内壁の１周分の画像をリニアイメージセンサ１０５で検出してＡ／Ｄ変換器１２１でデジタル画像信号に変換し、前処理をしてメモリ１２３に格納する。このとき、θステージ１０７は、回転の加減速が必要なため、実際には１回転以上回転することもある。メモリ１２３に格納された画像は、欠陥抽出処理部１２４により、先に詳細を述べた処理を行い欠陥情報１３５を抽出する。シリンダの長さが、１回の画像検出幅よりも長い場合は、ＸＹＺステージ１０８のＺ軸を移動し、未検出部について、画像検出、欠陥抽出処理を繰り返す。この場合、各シリンダの内面に対する光学系４による画像検出を若干オーバラップさせると、画像検出の境界部に存在した欠陥を見逃すことはない。
【００７６】
以上のようにして、シリンダ１個分の検査が完了すると、ＸＹＺステージ１０８のＺ軸を移動し、検出光学系１００をシリンダ内から抜き取り、ＸＹＺステージ１０８のＸＹステージまたはワークホルダ２の移動手段により、隣のシリンダ部が検査できる位置に検出光学系１００及び照明光学系１０３、または、被検査エンジンブロック１を移動する。これを繰り返すことにより、４個のシリンダ内の内壁の検査を行うことができる。
【００７７】
主制御部１２５（９）は、以上により検出された、これらの欠陥情報１３５を基に１エンジンブロックの検査結果として、図２２に示すように表示装置４１の画面上にマップ形式や欠陥部拡大画像（欠陥部位１７２を含む）で出力表示することが可能となる。この検査結果は、４気筒の例では、４つのボア分をマップ形式で表示している。この欠陥マップは、単独で発生しているもの（×：単独巣）、ある程度近い距離で発生しているもの（●：密集巣）、加工傷（△：）等を弁別して表示する。その結果、欠陥位置の偏りの傾向や欠陥種の頻度を把握することができる。図２２では、１ブロック分を表示しているが、複数のエンジンブロックの検査結果を重ね合わせて表示しても良い。その場合、ロットばらつきや時間、日毎の欠陥発生の傾向をつかみ易くすることができる。図２２の右側の四角は、欠陥部の拡大画像（原画像又は処理画像（欠陥画像））を表示するエリアで、例えば左側の欠陥マップにおいて欠陥部を指定すると表示される。検出した欠陥部の拡大画像上に、欠陥として抽出された部位を丸印１７２で囲ったり、その傍らに最大直径(例えば０．２４ｍｍ)、面積（例えば０．０３ｍｍ２）などを表示することも可能である。欠陥は、必ずしも円形とはならないので、最大直径および面積を表示するようにした。このような表示を行うことにより、検査条件（例えば検出角度θｒや照明光の強度等）の設定がしやすくなったり、欠陥の発生する部位の確認が分かりやすく、直感的に判断することができる。
【００７８】
図２３は、主制御部１２５（９）が検査結果である透視マップ形式で鋳巣、加工荒れ、穴加工異常の欠陥種別と、それぞれの欠陥数、ボア良否の判定結果とを、表示装置１０に表示しているのを示す図である。この欠陥マップは実際の形状に対応した位置での欠陥発生状況が分かるため、現品との照合や欠陥位置の偏りの傾向や欠陥種の頻度をより明確に把握することができる。図２４は、主制御部１２５（９）が検査結果の詳細な情報を出力した一例を示す図で、図２３のＮｏ２ボアを表示した場合を示す。鋳巣の大きさを直径（例えばΦ１．６ｍｍ）で示し、加工荒れを面積（例えば２５ｍｍ×８０ｍｍ）で示し、図１７（ｆ）に示すように加工穴異常を幅Ｊ×高さΔＫ（例えば１．５ｍｍ×３ｍｍ）で示している。また、それぞれの座標（Ｈ，ω）も、Ｚステージとリニアイメージセンサの座標によって求まる高さＨ（ｍｍ）とθステージ１０６の回転角度から求まる回転角度ω（°）で表示している。
【００７９】
また、主制御部１２５（９）は、検出された欠陥情報１３５および評価結果（合否判定結果）を基に１日とか１週間分を集計した検査結果の集計表を、例えば、図２５に示すように表示装置１４１の画面上において出力することができる。即ち、検査日、検査時間、ブロックＮｏ．、ボアＮｏ．、欠陥数、巣や加工傷等の欠陥の種別、欠陥の大きさ（最大径）（ｍｍ）、欠陥の面積（ｍｍ２）及び欠陥の座標（Ｘ，Ｙ）、並びに評価結果（ボア毎の合否およびブロック毎の総合合否）が表示装置１４１の画面上に表示される。これにより、検査結果の詳細を知ることができる。
【００８０】
図２６〜図２８は各々エンジンシリンダ製造工程および全体制御部９から前工程の加工機へ検査結果をフィードバックする流れを説明する図である。図２に示したエンジンブロック１２は、材料が鋳鉄で製造されたり、アルミ鋳物で製造されている。製造工程も種々あり、図２６は鋳造工程(ボーリング加工工程２００及びホーニング加工工程２０１)で製造されボア内面を洗浄しない場合、図２７は鋳造工程で製造されたボア内面を洗浄装置を用いて洗浄する洗浄工程２０３を有する場合、図２８はアルミ鋳物工程で製造され、ボーリング加工後表面をメッキ処理工程２０４でメッキ処理して硬度を高めた後、ホーニング加工工程２０１でホーニング加工を行い、洗浄工程２０３でボア内面を洗浄した後検査する場合を示す。
【００８１】
図２６はボア内面に対してボーリング加工装置を用いてボーリング加工を行い（２００）、その後ホーニング加工機を用いてホーニング目を加工し（２０１）、図１で示した欠陥検査装置を用いてボア内面を検査する（２０２）場合を示す。欠陥検査工程２０２において、欠陥検査装置で検査した結果、加工荒れが生じていたり、徐々に増加してきたり、面積が多くなってきた場合には、ホーニング加工機に加工異常の情報をネットワーク等の出力装置１１を用いて出力する（フィードバックする）。加工不良の原因としては、ボーリング加工機の芯ずれ、ホーニング加工機の往復ストロークの不均一、砥石の拡張量の不均一、砥石の目詰まりの不均一、砥石の切込み量の不均一等が考えられる。そこで、本発明に係る欠陥検査装置は、これらの加工条件（ボーリング加工機の芯ずれ、並びにホーニング加工機の往復ストローク、砥石の拡張量、砥石の目詰まり、砥石の切込み量等）を最適化するための情報をホーニング加工機等に欠陥検査情報をフィードバックすることによって提供することが可能となる。
【００８２】
図２７は、図２６に示す製造工程に洗浄工程２０３を追加し、欠陥検査工程２０２の欠陥検査装置が洗浄工程２０３の洗浄装置にフィードバックする場合を追加した図である。洗浄工程２０３の洗浄装置において、機械加工後の切粉等は、エンジンブロックを洗浄液に浸して超音波振動等により除去されている。この洗浄を長時間、多数のエンジンブロックに施すと、洗浄液が汚れ、エンジンブロックに汚れが再付着することになる。このように汚れが再付着した状態で、図１に示す欠陥検査装置の洗浄部３で洗浄しても、シリンダ表面の水滴や大きい異物は除去できるが、シリンダ表面に付着している微小な粉塵切粉は除去できずに欠陥検査装置において鋳巣欠陥と一緒に欠陥として検出される。また、上記洗浄装置において、洗浄液が流れ落ちる際に切粉が付着するため、欠陥検査装置においてエンジンブロックが載置される下面側に欠陥が多く発生する特徴もある。欠陥検査装置においてこれら特徴的な検査結果が生じた場合、洗浄工程２０３における洗浄装置の洗浄能力が低下してきたため、シリンダ内面に汚れが付着し、鋳巣の欠陥数が大幅に増加してきたと判断できる。そこで、本発明に係る欠陥検査装置が、欠陥検査の結果得られた欠陥数などの情報を洗浄工程２０３の洗浄装置にフィードバックすることにより、洗浄装置は異常の可能性を推定することができる。
【００８３】
図２８は、ボーリング加工工程２００でボア内面をボーリング加工装置を用いてボーリング加工を行い、その後メッキ処理工程２０４においてメッキ処理装置を用いて表面にメッキ処理し、ホーニング加工工程２０１でホーニング目を加工し、洗浄工程２０３で洗浄後、図１で示した欠陥検査装置を用いてボア内面を検査する場合を示す。そして、本発明に係る欠陥検査装置は、メッキ処理工程２０４においてアルミ鋳物などにメッキ処理を施すメッキ処理装置にも加工荒れに関する情報を提供する場合を示している。メッキ厚が不足していたり、部分的にメッキが施されていなかったり、メッキの密着力が低下したりすると、加工後に検査されたシリンダ内面には加工荒れが異常に多く、広い面積で発生したり、明るさばらつきの評価値が大きくなったりする。これらの加工荒れに関する情報をメッキ処理装置のメッキ処理条件にフィードバックして工程管理を行うことが出来る。
【００８４】
以上説明したように、本発明に係る欠陥検査工程２０２における欠陥検査装置は、ホーニング加工機、洗浄装置及びメッキ処理装置などに欠陥検査結果をフィードバックすることにより、エンジンシリンダ製造工程において処理あるいは加工条件を適正に保つことが可能となり、製品歩留まりを向上することが出来る。
【００８５】
また、本発明に係る欠陥検査装置は、得られた欠陥情報および評価結果（合否判定結果）を、上位の管理システムへオンラインまたはオフラインで転送することにより、上位の管理システムは、後工程への物流管理や、前工程のプロセスのフィードバックに用いることが可能となる。
【００８６】
以上説明したように、本実施の形態によれば、円筒物体などの内壁などの曲面上に発生した凹凸、傷などの欠陥を安定に自動的に検出することができる効果を奏する。
【００８７】
また、本実施の形態によれば、円筒物体などの内壁などの曲面上に発生した凹凸、傷などの欠陥を安定に自動的に検出する外観検査において、検出した欠陥の座標（位置）、大きさ、面積など数値化した情報が得られるため、後工程への物流管理や、前工程のプロセスのフィードバックに用いることができ、品質の良い製品を製造することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】本発明に係る被検査円筒物体の内面に発生した欠陥を検査する欠陥検査装置の一実施例の概略構成を示す図である。
【図２】被検査円筒物体の外観説明図である。
【図３】図１に示す欠陥検査装置に備えられた被検査円筒物体の内面を洗浄する洗浄部の実施例を示す構成図である。
【図４】本発明に係る洗浄部を除いた欠陥検査装置の一実施例を示す具体的構成図である。
【図５】本発明に係る欠陥検査装置における被検査円筒物体と、θステージ（回転ステージ）にＸＹ微動機構を介して支持される支持部材上に取付けられる照明光学系及び検出光学系との関係を説明するための図である。
【図６】被検査円筒物体の内面における検出光学系であるミラー及びリニアイメージセンサによる画像検出位置の関係を説明するための図である。
【図７】凹欠陥を例に欠陥部の顕在化原理を説明するための図である。
【図８】検出角度θｒ及び距離Ｌ／直径Ｒの比と欠陥部のコントラスト及び背景ばらつき（正規化値）との関係を示す図である。
【図９】リニアイメージセンサで被検査円筒物体の内面から検出される２次元画像と芯ずれによるリニアイメージセンサで検出される明るさの変動とを説明するための図である。
【図１０】照明光学系による照明の指向特性を説明するための図である。
【図１１】図１に示す画像処理部での欠陥抽出処理を含めた画像処理のフローを示す図である。
【図１２】背景ノイズとしてのクロスハッチの網目状ノイズを除去するためのマスク画像生成のためのデータ指定の一実施例を説明する図である。
【図１３】検出された原画像と検査結果として表示する欠陥画像とを示した図である。
【図１４】欠陥候補から抽出される画像信号の特徴量に基づいて深い鋳巣等の欠陥を抽出する方法の説明図である。
【図１５】リニアイメージセンサでシリンダ側面に穴加工された被検査円筒物体の内面から検出される２次元画像を説明するための図である。
【図１６】図１５に示す画像での加工穴の輪郭近傍欠陥の抽出処理を含めた画像処理のフローを示す図である。
【図１７】図１５に示す画像での加工穴の輪郭近傍欠陥の抽出の画像処理手順を示す図である。
【図１８】加工荒れやメッキ剥れ等の加工傷欠陥の抽出処理を含めた画像処理のフローを示す図である。
【図１９】加工荒れやメッキ剥れ等の加工傷欠陥の抽出例を示す図である。
【図２０】鋳巣欠陥、加工穴の輪郭近傍欠陥、加工傷欠陥をそれぞれ識別して欠陥検査する場合の画像処理のフローを示す図である。
【図２１】鋳巣欠陥、加工穴の輪郭近傍欠陥、加工傷欠陥をそれぞれ識別して欠陥検査する場合の欠陥検査装置の一実施例を示す機能ブロック図である。
【図２２】１エンジンブロックにおける欠陥検査結果の表示の一実施例（４つのボアの欠陥マップ）を説明する図である。
【図２３】１エンジンブロックにおける欠陥検査結果の表示の他の一実施例（４つのボアの欠陥マップ）を説明する図である。
【図２４】図２３で示す１エンジンブロックにおける欠陥検査結果の詳細な表示の一実施例（１つのボアの欠陥マップ）を説明する図である。
【図２５】欠陥検査結果の集計表示の一実施例を示す図である。
【図２６】本発明に係る欠陥検査装置の検査結果を加工工程にフィードバックする製造方法（加工方法）の第１の実施例を示す図である。
【図２７】本発明に係る外観検査装置の検査結果を加工工程と洗浄工程にフィードバックする製造方法（加工方法）の第２の実施例を示す図である。
【図２８】本発明に係る外観検査装置の検査結果を加工工程と洗浄工程とメッキ処理工程にフィードバックする製造方法(加工方法)の第３の実施例を示す図である。
【符号の説明】
【００８９】
１…被検査シリンダ（被検査円筒物体）、２…ワークホルダ、３…洗浄部、４…光学系、５…ステージ、６…ベース、７…機構制御部、８…画像処理部、９…全体制御部、１０…表示装置、１１…出力装置、２１、２６、３０…軸、２２、２７…流体の流路、２３、２８…ノズル、２４、２９…噴出し口、３１…ホルダ、３２…拭き取る部材または吸い取る部材、１０２…ミラー（反射光学要素）、１０３…照明光学系、１０４…結像レンズ（結像光学要素）、１０５…リニアイメージセンサ、１０６…ＸＹ微動ステージ、１０７…θステージ（回転ステージ）、１０８…ＸＹＺステージ、１００…検出光学系、１１２…支持部材、１２１…Ａ／Ｄ変換器、１２２…前処理部、１２３…メモリ、１２４…欠陥抽出処理部、１２５…主制御部、１２６…照明電源、１４２…入力手段、１４３…記憶装置、１５１…ラインセンサによる線状の検出領域（検出点）、２００…ボーリング加工工程、２０１…ホーニング加工工程、２０２…欠陥検査工程、２０３…洗浄工程、２０４…メッキ処理工程。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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